Reinforcement Learning_By David Silver笔记一: Introduction

强化学习基础：David Silver课程笔记
最新推荐文章于 2020-07-18 22:09:25 发布
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#RL #MDP

这篇博客介绍了强化学习的基础概念，包括智能体与环境、历史和状态、完全可观测与部分可观测环境。此外，还讨论了政策、价值函数、模型在强化学习中的作用，以及探索与利用、预测与控制的概念。

Introduction

  1. Agent and Environment,History and state, Agent state, Environment state, Information state, Fully observable enviroments, Partially observable enviroments



    环境完全可观测

    环境部分可观测
  2. Policy: agents’ behaviour function, a map from state to action
  3. Value Function: how good is each state/action, a prediction of future reward
  4. Model: agents’ representation of enviroment, predicts what the enviroment will do next. predicts the next state/reward
  5. Categorys: Value based, Policy based, Actor Critic, Model Free, Model based
  6. E&E: Exploration finds more information about the enviroment; Exploitation exploits known information to maximise reward.
  7. Prediction: evaluate the future. Control: optimise the future.
David Silver UCL强化学习课程学习笔记一之Introduction to Reinforcement Learning
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Reinforce learning: Lecture 1 Introduction to Reinforcement Learning 学习笔记
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